Ưu điểm của Scikit-learn trong Phát hiện dữ liệu bất thường

Một trong những ứng dụng ít được biết đến nhưng ngày càng quan trọng của Scikit-learn là phát hiện bất thường, đề cập đến việc xác định các mẫu bất thường hoặc ngoại lệ trong dữ liệu đi chệch khỏi định mức.

• Thuật toán phát hiện nói dối bằng AI: Vũ khí mới trong cuộc chiến chống tội phạm
• Tìm hiểu về tác động của GPT trong chiến lược kinh doanh
• Lợi ích của cơ sở dữ liệu định hướng tài liệu AI trong kỷ nguyên Big Data
• Tìm hiểu thuật toán tiến-lùi trong các mô hình xác suất
• Lợi ích của việc sử dụng AI GraphQL trong truy vấn dữ liệu

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách sử dụng Scikit-learn để xây dựng các mô hình phát hiện sự bất thường trong dữ liệu.

Scikit-learn là gì?

Scikit-learn là một thư viện Python mã nguồn mở phổ biến cung cấp một loạt các thuật toán học máy (machine learning) cho các nhiệm vụ khác nhau, bao gồm phân loại, hồi quy, phân cụm và giảm kích thước. Một trong những ứng dụng ít được biết đến nhưng ngày càng quan trọng của Scikit-learn là phát hiện bất thường, đề cập đến việc xác định các mẫu bất thường hoặc ngoại lệ trong dữ liệu đi chệch khỏi định mức. Phát hiện bất thường là một thành phần quan trọng trong nhiều lĩnh vực, chẳng hạn như phát hiện gian lận, an ninh mạng và kiểm soát chất lượng. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách sử dụng Scikit-learn để xây dựng các mô hình phát hiện sự bất thường trong dữ liệu.

Các thuật toán phát hiện bất thường của Scikit-learn

Để bắt đầu, điều cần thiết là phải hiểu rằng phát hiện bất thường là một nhiệm vụ đầy thách thức do tính phức tạp cố hữu của dữ liệu trong thế giới thực và nhu cầu xác định những sai lệch nhỏ so với chuẩn mực. Scikit-learn cung cấp nhiều thuật toán có thể được sử dụng cho mục đích này, mỗi thuật toán đều có điểm mạnh và điểm yếu. Việc lựa chọn thuật toán phụ thuộc vào bài toán cụ thể hiện tại và bản chất của dữ liệu.

OCSVM

Một trong những thuật toán được sử dụng rộng rãi nhất để phát hiện bất thường trong Scikit-learn là Máy vectơ hỗ trợ một lớp (OCSVM). OCSVM là một thuật toán học tập không giám sát hoạt động bằng cách xây dựng một ranh giới quyết định xung quanh các điểm dữ liệu thông thường, tách chúng ra khỏi các ngoại lệ tiềm năng một cách hiệu quả. Điều này đạt được bằng cách chuyển đổi dữ liệu đầu vào thành không gian có chiều cao hơn bằng cách sử dụng hàm hạt nhân và sau đó tìm hình cầu nhỏ nhất có thể bao quanh phần lớn các điểm dữ liệu. Bất kỳ điểm dữ liệu mới nào nằm ngoài phạm vi này đều được coi là điểm bất thường. OCSVM đặc biệt phù hợp với dữ liệu nhiều chiều và có thể hiệu quả ngay cả khi tỷ lệ ngoại lệ tương đối cao.

Rừng cách ly (Isolation Forest)

Một thuật toán phổ biến khác để phát hiện sự bất thường trong Scikit-learn là Rừng cách ly (Isolation Forest). Thuật toán này dựa trên khái niệm cô lập các điểm bất thường bằng cách chọn ngẫu nhiên các tính năng và phân vùng đệ quy dữ liệu dựa trên các giá trị tính năng đã chọn. Ý tưởng là các điểm bất thường có nhiều khả năng được cô lập nhanh chóng hơn vì chúng khác với phần lớn các điểm dữ liệu. Thuật toán Rừng cách ly ước tính điểm bất thường của một điểm dữ liệu bằng cách tính độ dài đường dẫn trung bình từ nút gốc đến nút cuối trong cây cách ly. Độ dài đường dẫn ngắn hơn cho thấy khả năng điểm dữ liệu là điểm bất thường cao hơn. Rừng cách ly đặc biệt hiệu quả đối với các tập dữ liệu lớn và có thể xử lý cả các tính năng liên tục và phân loại.

LOF và Elliptic Envelope

Ngoài các thuật toán này, Scikit-learn còn cung cấp các kỹ thuật khác để phát hiện sự bất thường, chẳng hạn như Yếu tố ngoại lệ cục bộ (LOF) và Đường bao Elliptic (Elliptic Envelope). Thuật toán LOF đo độ lệch cục bộ của mật độ điểm dữ liệu so với các điểm lân cận, trong khi thuật toán Đường bao Elliptic giả định rằng dữ liệu thông thường tuân theo phân bố Gaussian và khớp với một hình elip bao quanh nó. Cả hai phương pháp này đều có thể hữu ích trong các tình huống cụ thể, tùy thuộc vào đặc điểm của dữ liệu và vấn đề hiện tại.

Yêu cầu khi sử dụng Scikit-learn

Khi xây dựng mô hình phát hiện bất thường bằng cách sử dụng Scikit-learn, điều quan trọng là phải xử lý trước dữ liệu một cách cẩn thận và chọn thuật toán phù hợp nhất cho nhiệm vụ. Điều này có thể liên quan đến việc thử nghiệm các thuật toán khác nhau, điều chỉnh siêu tham số của chúng và đánh giá hiệu suất của chúng bằng cách sử dụng các chỉ số phù hợp, chẳng hạn như độ chính xác, khả năng thu hồi và điểm F1. Ngoài ra, cần lưu ý rằng phát hiện bất thường là một vấn đề khó khăn vốn có và không có thuật toán đơn lẻ nào có thể đảm bảo kết quả hoàn hảo trong mọi tình huống.

Kết luận

Tóm lại, Scikit-learn cung cấp một bộ công cụ mạnh mẽ và linh hoạt để xây dựng các mô hình phát hiện bất thường, phục vụ cho các loại dữ liệu và miền vấn đề khác nhau. Bằng cách tận dụng phạm vi thuật toán đa dạng và khả năng tiền xử lý mạnh mẽ, các học viên có thể phát triển các giải pháp hiệu quả để phát hiện sự bất thường trong dữ liệu và bảo vệ các hệ thống quan trọng trước các mối đe dọa tiềm ẩn.

Quỳnh Anh (dịch từ Ts2.space: https://ts2.space/en/scikit-learn-and-anomaly-detection-building-models-for-detecting-anomalies-in-data/)

Tin liên quan:

• Tận dụng AIOps nâng cao DevOps và Agile trong phát triển phần mềm
• Microsoft Azure Machine Learning và AutoML: Hợp lý hóa quy trình máy học (machine learning)
• 3 lý do nên học lập trình trước tuổi 18
• Những hoạt động giúp trẻ em học cách đặt mục tiêu
• Trẻ em thỏa sức sáng tạo với ngôn ngữ lập trình Scratch
• Trẻ em học FUNiX: Cơ hội và hướng dẫn để chinh phục IT
• Độ tuổi nên cho trẻ em học lập trình và cách để trẻ học CNTT hiệu quả